这篇文章主要为大家展示了“Hive中Join方式有哪些”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“Hive中Join方式有哪些”这篇文章吧。

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Common/Shuffle/Reduce Join

Reduce Join在Hive中也叫Common Join或Shuffle Join
如果两边数据量都很大，它会进行把相同key的value合在一起，正好符合我们在sql中的join，然后再去组合，如图所示。

Map Join

1） 大小表连接：

如果一张表的数据很大，另外一张表很少(<1000行)，那么我们可以将数据量少的那张表放到内存里面，在map端做join。
Hive支持Map Join，用法如下

select /*+ MAPJOIN(time_dim) */ count(1) from store_sales join time_dim on (ss_sold_time_sk = t_time_sk)

3） MAPJOIN 结合 UNIONALL
原始sql：

select a.*,coalesce(c.categoryid,’NA’) as app_category from (select * from t_aa_pvid_ctr_hour_js_mes1
) a left outer join (select * fromt_qd_cmfu_book_info_mes
) c on a.app_id=c.book_id;

数据分布如下：

NA      617370129
2       118293314
1       40673814
d       20151236
b       1846306
s       1124246
5       675240
8       642231
6       611104
t       596973
4       579473
3       489516
7       475999
9       373395
107580  10508

设置：

当然也可以让hive自动识别，把join变成合适的Map Join如下所示
注：当设置为true的时候，hive会自动获取两张表的数据，判定哪个是小表，然后放在内存中

set hive.auto.convert.join=true; select count(*) from store_sales join time_dim on (ss_sold_time_sk = t_time_sk)

SMB(Sort-Merge-Buket) Join

场景：

大表对小表应该使用MapJoin，但是如果是大表对大表，如果进行shuffle，那就要人命了啊，第一个慢不用说，第二个容易出异常，既然是两个表进行join，肯定有相同的字段吧。

tb_a - 5亿（按排序分成五份，每份1亿放在指定的数值范围内,类似于分区表）
a_id
100001 ~ 110000 - bucket-01-a -1亿
110001 ~ 120000
120001 ~ 130000
130001 ~ 140000
140001 ~ 150000

tb_b - 5亿（同上，同一个桶只能和对应的桶内数据做join）
b_id
100001 ~ 110000 - bucket-01-b -1亿
110001 ~ 120000
120001 ~ 130000
130001 ~ 140000
140001 ~ 150000

注：实际生产环境中，一天的数据可能有50G（举例子可以把数据弄大点，比如说10亿分成1000个bucket）。

原理：

在运行SMB Join的时候会重新创建两张表，当然这是在后台默认做的，不需要用户主动去创建，如下所示：

设置（默认是false）：

set hive.auto.convert.sortmerge.join=true set hive.optimize.bucketmapjoin=true; set hive.optimize.bucketmapjoin.sortedmerge=true;

以上是“Hive中Join方式有哪些”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！

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